發(fā)布時(shí)間：2023-07-14 16:34:56
序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的量化投資與分析樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
一、量化投資的涵義
從實(shí)踐的角度上看。量化投資即是利用模型來(lái)投資。任何一個(gè)完整的關(guān)于投資的想法，我們都可以開發(fā)成投資模型，然后通過(guò)一定的測(cè)試過(guò)程來(lái)檢驗(yàn)這個(gè)模型是否有效。如果最終有效，它就是一個(gè)可以用作量化投資的投資模型。量化投資為我們提供了檢驗(yàn)和選股的數(shù)學(xué)工具。也可以幫助我們規(guī)避人為的情緒化和低效率。
其次，量化投資的各種工具包括系統(tǒng)的投資決策手段和數(shù)學(xué)模型。從中國(guó)量化策略基金的實(shí)踐來(lái)看。金融數(shù)量化的程度還處于初步階段，量化投資的流程還比較簡(jiǎn)單。中國(guó)量化策略基金的量化投資途徑多采用從一級(jí)股票庫(kù)初選、并從二級(jí)股票庫(kù)精選。最后對(duì)行業(yè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的配置的三步法。以中海量化策略基金的量化投資風(fēng)格為例，第一步是根據(jù)公司盈利能力。選擇代表性較強(qiáng)的公司盈利能力指標(biāo)。如過(guò)去三年平均每股收益、資產(chǎn)回報(bào)率以及毛利率，以所有A股上市公司為樣本。篩選得到一級(jí)股票庫(kù)。第二步是通過(guò)相關(guān)指標(biāo)體系，如估值指標(biāo)和一致預(yù)期指標(biāo)體系。并借助熵值法確定指標(biāo)權(quán)重后。對(duì)一級(jí)股票庫(kù)中的股票進(jìn)行打分和排名，進(jìn)一步篩選得到二級(jí)股票庫(kù)。其中，一致預(yù)期指標(biāo)值選取各大券商的估值結(jié)論，得出市場(chǎng)對(duì)上市公司的平均預(yù)期值，以此作為市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)現(xiàn)金流的權(quán)威預(yù)期。第三步。采用B-L行業(yè)量化模型對(duì)股票組合進(jìn)行動(dòng)態(tài)行業(yè)配置，對(duì)每一個(gè)行業(yè)形成最佳的權(quán)重股組合，提高投資的夏普比率。
最后，量化投資與現(xiàn)在已經(jīng)很普遍的指數(shù)型基金不同。是一種主動(dòng)投資。這是因?yàn)榱炕顿Y和指數(shù)化投資的理論基礎(chǔ)完全不同。指數(shù)化等被動(dòng)投資的理論基礎(chǔ)認(rèn)為市場(chǎng)是完全有效的，這一理論的依據(jù)是基金的歷史業(yè)績(jī)除去基金的管理費(fèi)用。要弱于大市。因此。對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，更合理的手段是試圖復(fù)制市場(chǎng)，以獲得和市場(chǎng)相同的長(zhǎng)期收益。同時(shí)規(guī)避所有的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。而量化投資的理論基礎(chǔ)認(rèn)為市場(chǎng)是無(wú)效的，或者是弱有效的，這一理論的依據(jù)在于總有優(yōu)秀的基金經(jīng)理可以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的阿爾法收益。支持量化投資的基金經(jīng)理認(rèn)為可以通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)基本面以及公司的分析，主動(dòng)構(gòu)建能夠超過(guò)市場(chǎng)平均收益率的超額收益組合。因此。量化投資屬于主動(dòng)投資的一種策略。綜上所述，量化投資并不是一種被動(dòng)投資，數(shù)量化模型的選擇、指標(biāo)的運(yùn)用就是量化投資中的主動(dòng)部分。好的量化投資是主動(dòng)的人為判斷和被動(dòng)的模型篩選的結(jié)合。
二、量化投資的優(yōu)點(diǎn)
量化投資作為一種有效的主動(dòng)投資工具，是對(duì)定性投資方式的繼承和發(fā)展。實(shí)踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)基本面分析為核心，輔以對(duì)上市公司的實(shí)地調(diào)研、與上市公司管理層經(jīng)營(yíng)理念的交流，發(fā)表各類研究報(bào)告作為交流手段和決策依據(jù)。因此。定性投資基金的組合決策過(guò)程是由基金經(jīng)理在綜合各方面的市場(chǎng)信息后，依賴個(gè)人主觀判斷、直覺以及市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)來(lái)優(yōu)選個(gè)股，構(gòu)建投資組合。以獲取市場(chǎng)的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎(chǔ)也是對(duì)市場(chǎng)基本面的深度研究和詳盡分析，其本質(zhì)是一種定性投資思想的弼!性應(yīng)用。但是，與定性投資中投資人僅依靠幾個(gè)指標(biāo)做出結(jié)論相比，量化投資中投資人更關(guān)注大量數(shù)據(jù)所體現(xiàn)出來(lái)的特征，特別是挖掘數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找經(jīng)濟(jì)和個(gè)股的運(yùn)行路徑，進(jìn)而找出阿爾法盈利空間。與定性投資相比。量化投資具有以下優(yōu)勢(shì)：
一是量化投資可以讓理性得到充分發(fā)揮。量化投資以數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和建模技術(shù)代替?zhèn)€人主觀判斷和直覺，能夠保持客觀、理性以及一致性?？朔袌?chǎng)心理的影響。將投資決策過(guò)程數(shù)量化能夠極大地減少投資者情緒對(duì)投資決策的影響。避免在市場(chǎng)悲觀或非理性繁榮的情況下做出不理智的投資決策。因而避免了不當(dāng)?shù)氖袌?chǎng)擇時(shí)傾向。
二是量化投資可以實(shí)現(xiàn)全市場(chǎng)范圍內(nèi)的擇股和高效率處理。量化投資可以利用一定數(shù)量化模型對(duì)全市場(chǎng)范圍內(nèi)的投資對(duì)象進(jìn)行篩選。把握市場(chǎng)中每個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)。而定性投資受人力、精力和專業(yè)水平的限制，其選股的覆蓋面和正確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法和量化投資相比。
三是量化投資更注重組合風(fēng)險(xiǎn)管理。量化投資的三步選擇過(guò)程，本身就是在嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制約束條件下選擇投資組合的過(guò)程，能夠保證在實(shí)現(xiàn)期望收益的同時(shí)有效地控制風(fēng)險(xiǎn)水平。另外。由于量化投資方式比定性投資方式更少的依賴投資者的個(gè)人主觀判斷，就避免了由于人為誤判和偏見產(chǎn)生的交易風(fēng)險(xiǎn)。
當(dāng)然。無(wú)論是定性投資還是量化投資，只要得當(dāng)?shù)膽?yīng)用都可以獲取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補(bǔ)充。量化投資的理性投資風(fēng)格恰可作為傳統(tǒng)投資方式的補(bǔ)充。
三、量化投資的局限性
量化投資是一種非常高效的工具，其本身的有效性依賴于投資思想是否合理有效。因此換言之，只要投資思想是正確的，量化投資本身并不存在缺陷。但是在對(duì)量化投資的應(yīng)用中，確實(shí)存在過(guò)度依賴的風(fēng)險(xiǎn)。量化投資本身是一種對(duì)基本面的分析，與定性分析相比，量化分析是一種高效、無(wú)偏的方式，但是應(yīng)用的范圍較為狹窄。例如，某項(xiàng)技術(shù)在特定行業(yè)、特定市場(chǎng)中的發(fā)展前景就難以用量化的方式加以表達(dá)。通常量化投資的選股范圍涵蓋整個(gè)市場(chǎng)，因此獲得的行業(yè)和個(gè)股配置中很可能包含投資者不熟悉的上市公司。這時(shí)盲目的依賴量化投資的結(jié)論，依賴歷史的回歸結(jié)論以及一定指標(biāo)的篩選，就有可能忽略不能量化的基本面。產(chǎn)生巨大的投資失誤。因此，基金經(jīng)理在投資的時(shí)候一定要注意不能單純依賴量化投資，一定要結(jié)合對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)基本面的了解。
四、置化投資在中國(guó)
大摩華鑫基金公司首只量化基金――大摩多因子策略基金自5月17日成立以來(lái)，截至9月16日，上證綜指跌幅達(dá)到12.98%，大摩多因子基金凈值僅下跌0.3%，在今年同期（4月至6月）成立的偏股型基金中排名第2位，經(jīng)受住了市場(chǎng)的考驗(yàn)，也更加堅(jiān)定了大摩量化投資團(tuán)隊(duì)“將量化進(jìn)行到底”的決心。那么，量化是不是等同于模型，量化投資到底有何過(guò)人之處呢？帶著這樣的疑問(wèn)，記者走訪了大摩多因子策略基金經(jīng)理張靖，讓他為投資者解密量化投資的“黑匣子”。
量化模型是工具，投資理念是靈魂
“如果把投資比作吃飯的話，那么‘吃什么’由投資理念來(lái)決定，再根據(jù)所吃的食物決定使用的吃飯工具，即量化模型?！?張靖認(rèn)為，在量化投資領(lǐng)域，投資理念才是量化投資的靈魂，決定了投資的邏輯。只有將最根本的邏輯融入適當(dāng)?shù)牧炕椒ㄖ胁拍軐⒘炕顿Y的“魔力”發(fā)揮出來(lái)，創(chuàng)造最大的投資收益。
談到模型在量化投資中的作用，張靖有其獨(dú)到的見解，“量化模型的采用必須與投資理念密切結(jié)合，并不是越復(fù)雜的模型越好，有時(shí)簡(jiǎn)單易操作的模型反而更加有效。正如吃西餐要用刀叉，吃中餐要用筷子一樣，與投資理念相匹配的模型才是最好的模型?！?/p>
用量化的方法做有把握的事
張靖對(duì)量化投資最通俗的解釋就是“用量化的方法做有把握的事兒”。換句話說(shuō)，就是通過(guò)對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)和市場(chǎng)環(huán)境的量化分析，通過(guò)平衡投資的風(fēng)險(xiǎn)和收益，建立量化模型，捕捉大概率事件，有把握地獲取市場(chǎng)上普遍的、稍高于平均水平的超額收益。
另外，張靖提到，量化模型并不是固定不變的，需要逐步提升，不斷改進(jìn)，在變化中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律，使得量化模型能夠適應(yīng)市場(chǎng)和投資者投資習(xí)慣的變化。以大摩多因子基金模型中現(xiàn)有的動(dòng)量因子為例，從總體來(lái)看，隨著市場(chǎng)逐漸回歸理性，其效應(yīng)應(yīng)該是逐漸遞減的。所以隨著該因子效應(yīng)的遞減，未來(lái)可能會(huì)將其從模型中剔除掉。相應(yīng)地，另外一些新的因子可能會(huì)加入模型中。
大摩多因子：量化選股，量化擇時(shí)，量化交易
提到張靖管理的大摩多因子基金，不得不說(shuō)該基金將量化投資的特點(diǎn)和優(yōu)越性展現(xiàn)得淋漓盡致。大摩多因子基金是一只純量化基金，不但量化選股，也量化擇時(shí)，并且能夠客觀地選擇交易策略，降低情緒影響，可以說(shuō)是量化選股、量化擇時(shí)以及量化交易三位一體的有效結(jié)合。
計(jì)算機(jī)給投資帶來(lái)的改變
1997年5月11日，國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與1BM公司的國(guó)際象棋電腦“深藍(lán)”的六局對(duì)抗賽降下帷幕。在前五局以2.5對(duì)2.5打平的情況下，卡斯帕羅夫在第六盤決勝局中僅走了19步就向“深藍(lán)”拱手稱臣。整場(chǎng)比賽進(jìn)行了不到一個(gè)小時(shí)，卡斯帕羅夫賽后說(shuō)，在最后一局時(shí)，“我已經(jīng)無(wú)力再戰(zhàn)?！庇诖送瑫r(shí)，利用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行數(shù)量化投資的基金正邁入高速增長(zhǎng)期。
量化基金即以數(shù)量化投資來(lái)進(jìn)行管理的基金。數(shù)量化投資區(qū)別于基本面投資，他不是通過(guò)“信息和個(gè)人判斷”來(lái)管理資產(chǎn)，而是遵循固定規(guī)則，由計(jì)算機(jī)模型產(chǎn)生投資決策。量化投資并不是基本面分析的對(duì)立者，90％的模型是基于基本面因素，同時(shí)考慮技術(shù)因素。由此可見，它也不是技術(shù)分析，而是基于對(duì)市場(chǎng)深入理解形成的合乎邏輯的投資方法。
數(shù)量化技術(shù)發(fā)源于20世紀(jì)70年代，以1971年富國(guó)銀行發(fā)行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指數(shù)基金為標(biāo)志，此后隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，越來(lái)越多的物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家離開學(xué)校被華爾街雇傭，基金經(jīng)理們開始依靠電腦來(lái)篩選股票。
1979年巴克萊全球投資(Barclays Global Investor)成立了第一支主動(dòng)數(shù)量(Quantitative & Active)投資基金標(biāo)志著量化投資由草根實(shí)踐走到了公募基金歷史舞臺(tái)聚光燈下。此后，Vanguard，F(xiàn)ederated，Janus，American Century,Alliance Bernstein，Evergreen以及Schwab都開始在運(yùn)作數(shù)量化基金，他們也都開始加入Barclays Global Investors和LSVAsset Management的陣營(yíng)，后兩者是數(shù)量化基金管理中最大的兩家公司。另外，NumericInvestors和AQR CapitalManagement是增長(zhǎng)最快的數(shù)量化基金公司。
根據(jù)Bloomberg的數(shù)據(jù)，截至2008年底，1184只數(shù)量化基金管理的總資產(chǎn)高達(dá)1848億美元，相比1988年21只數(shù)量化基金管理的80億美元資產(chǎn)來(lái)說(shuō)，平均增長(zhǎng)速度高達(dá)20％，而同期非數(shù)量化基金的年增長(zhǎng)速度僅為8％。
2000年之后是數(shù)量化基金發(fā)展的黃金時(shí)期，無(wú)論是個(gè)數(shù)還是管理規(guī)模都有了跨越式的發(fā)展。1998年數(shù)量化基金僅136只，至2002年增長(zhǎng)一倍多，達(dá)316只，2008年底更是達(dá)到1848只，1988年至1998年年平均增長(zhǎng)率為46％，2000年至2008年年平均增長(zhǎng)幅度達(dá)54％。從規(guī)模上來(lái)看，1988年至1998年年平均增長(zhǎng)率為32％，2000年至2008年年平均增長(zhǎng)幅度達(dá)49％。
其中的原因有二：一是，2000年之后計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，為數(shù)量化的應(yīng)用提供了良好的平臺(tái)；更為主要的是主動(dòng)管理型基金很難戰(zhàn)勝大盤，于是投資指數(shù)基金以及采用數(shù)量化方法篩選股票逐漸流行起來(lái)。而且數(shù)量化基金的表現(xiàn)也非常不錯(cuò)。2002年至2007年5年間，相比美國(guó)市場(chǎng)主動(dòng)型管理基金每年5.93％的超額收益，那些覆蓋所有資產(chǎn)的數(shù)量化基金每年的超額收益可以達(dá)到6.95％。另外，有研究表明，2004年至2007年，投資美國(guó)大盤股的數(shù)量化基金產(chǎn)品的表現(xiàn)平均超越非大盤主動(dòng)型基金103個(gè)基點(diǎn)。
模型――量化基金的心臟
數(shù)量化基金的興起，建立在數(shù)量化投資技術(shù)的發(fā)展之上。在20世紀(jì)80年代，大量復(fù)雜模型得以發(fā)展，這包括：混沌理論(chaos theory)、分形(fraetals)、多維分形(multi-fractals)、適應(yīng)過(guò)程(adaptive programming)、學(xué)習(xí)理論(leaming theory)、復(fù)雜性理論(complexity theory)、復(fù)雜非線性隨機(jī)理論(complex nonlinear stochasticmodels)、數(shù)據(jù)挖掘(data mining)和智能技術(shù)(artificial intelligence)。然后，回歸分析(regression analysis)和動(dòng)量模型(momentum modeling)仍然是被調(diào)查者使用最廣泛的數(shù)量化投資方式。
數(shù)量化基金最明顯的優(yōu)勢(shì)之一就是計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)人腦，這使電腦在海量股票選擇中占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。例如在嘉信證券的股票評(píng)級(jí)系統(tǒng)跟蹤的股票超過(guò)3000只，并且每只股票都綜合了基本面、估值、動(dòng)理和風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行打分，并按分?jǐn)?shù)高低給A至F不同的評(píng)級(jí)。其次。量化基金是以定量投資為主，用紀(jì)律性較強(qiáng)的精細(xì)化定量模型，代替了基金經(jīng)理或分析師在定性層面的主觀判斷，使投資業(yè)績(jī)較少受到個(gè)人“熟悉度偏好”的影響。最后，數(shù)量化基金收取的費(fèi)率及管理費(fèi)用比傳統(tǒng)的主動(dòng)型基金低很多，因?yàn)樗麄冃枰难芯咳藛T更少，成本更低。據(jù)Lipper調(diào)查，數(shù)量化基金的平均費(fèi)用是1.32％，相比而言，主動(dòng)型基金的管理費(fèi)用平均達(dá)到1.46％。
數(shù)量化投資理念成就了一大批數(shù)量化基金經(jīng)理，詹姆斯?西蒙斯無(wú)疑是其中的佼佼者。他所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄饘?duì)沖基金(Medallion)，從1989年到2006年的17年間，平均年收益率達(dá)到了38.5％，而股神巴菲特過(guò)去20年的平均年回報(bào)率為20％。從1988年成立到1999年12月大獎(jiǎng)?wù)禄鹂偣搏@得2478.6％的凈回報(bào)率，超過(guò)第二名索羅斯的量子基金一倍，而同期的標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)僅有9.6％。即使在次貸危機(jī)全面爆發(fā)的2007年，該基金的回報(bào)率仍高達(dá)85％。
然而量化基金并非所有市場(chǎng)都能有效戰(zhàn)勝非量化基金。Lipper把基金分為四類型，每一類型量化投資與傳統(tǒng)投資比較，2005年量化投資基金戰(zhàn)勝傳統(tǒng)基金，而2006年在增強(qiáng)指數(shù)型基金中，量化投資落后于傳統(tǒng)型基金，到2007年情況則發(fā)生較大轉(zhuǎn)彎，除市場(chǎng)中立基金外，其余量化投資基金全部跑輸傳統(tǒng)型基金。在考慮了風(fēng)險(xiǎn)、跟蹤誤差后，數(shù)量化投資具有更小的跟蹤誤差和更高的回報(bào)。研究表明數(shù)量投資基金業(yè)績(jī)具有很強(qiáng)的輪動(dòng)特點(diǎn)。大部分?jǐn)?shù)量投資基金具有很強(qiáng)的價(jià)值投資偏好(value bias)，因此，他們?cè)趦r(jià)值型市場(chǎng)下表現(xiàn)良好，而1998-1999年是成長(zhǎng)型市場(chǎng)，數(shù)量化投資基金大部分跑輸傳統(tǒng)型基金。2001-2005年是價(jià)值型市場(chǎng)，數(shù)量化投資基金普遍表現(xiàn)優(yōu)異。
用數(shù)學(xué)創(chuàng)造財(cái)富
國(guó)內(nèi)基金業(yè)雖然歷史較短，但發(fā)展迅速。美國(guó)等成熟基金市場(chǎng)的現(xiàn)狀，也很可能會(huì)是我們未來(lái)的發(fā)展方向。指數(shù)基金、量化基金以及免傭基金等品種，在未來(lái)有望陸續(xù)發(fā)展壯大，受到越來(lái)越多投資者的認(rèn)可。
目前，國(guó)內(nèi)基金市場(chǎng)上有4只量化基金，光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實(shí)量化阿爾法、中海量化策略，其中后兩只均是今年才成立，前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月。
光大保德信量化核心一方面通過(guò)光大保德信的多因素?cái)?shù)量模型對(duì)股票的預(yù)期收益率進(jìn)行估算，個(gè)股預(yù)期收益率的高低決定投資組合是否持有股票；另一方面，投資團(tuán)隊(duì)從風(fēng)險(xiǎn)控制角度，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)以來(lái)的信息，通過(guò)行業(yè)分析和個(gè)股分析形成對(duì)量化的補(bǔ)充；最后由投資組合優(yōu)化器根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建組合。
上投摩根阿爾法基金的描述則是同步以“成長(zhǎng)”與“價(jià)值”雙重量化指標(biāo)進(jìn)行股票選擇，然后研究團(tuán)隊(duì)將對(duì)個(gè)股進(jìn)行基本面審核，結(jié)合跟蹤誤差的緊密監(jiān)控，以求不論指數(shù)高低，市場(chǎng)多空皆創(chuàng)造主動(dòng)管理回報(bào)。投研團(tuán)隊(duì)最終決定進(jìn)入組合的股票，量化分析是輔助和基礎(chǔ)。
嘉實(shí)量化基金“定量投資”為主，輔以“定性投資”。通過(guò)行業(yè)選擇模型，捕捉具有投資吸引力的行業(yè)，然后再在所選行業(yè)中運(yùn)用Alpha多因素模型篩選個(gè)股。定性的輔助作用表現(xiàn)在利用基本面研究成果，對(duì)模型自動(dòng)選股的結(jié)果進(jìn)行復(fù)核，剔除掉滿足某些特殊條件的股票。
中海量化策略以量化模型作為資產(chǎn)配置與構(gòu)建投資組合的基礎(chǔ)。根據(jù)量化指標(biāo)實(shí)行從一級(jí)股票庫(kù)初選、二級(jí)股票庫(kù)精選，再根據(jù)相關(guān)模型計(jì)算行業(yè)配置權(quán)重。結(jié)合行業(yè)配置權(quán)重，組合中每只股票的配置比例。
（暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 廣東 廣州 510632）
摘 要：“金融改革”的提出，金融市場(chǎng)的逐步開放，將促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道，同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。通過(guò)分別建立兩個(gè)單指標(biāo)擇時(shí)策略模型，運(yùn)用MATLAB模式搜索算法在設(shè)定時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)，并分別對(duì)兩個(gè)單指標(biāo)策略進(jìn)行交易仿真回驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示，趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時(shí)效果。實(shí)證顯示組合指標(biāo)策略的效益明顯高于單指標(biāo)策略。因此，采用組合指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易較單指標(biāo)策略能獲得更優(yōu)的投資收益。
關(guān)鍵詞 ：量化擇時(shí)；趨勢(shì)指標(biāo)；組合指標(biāo)策略；參數(shù)優(yōu)化
中圖分類號(hào)：F8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．008
1 緒論
1．1 背景意義
“金融改革”的提出將為中國(guó)的量化投資帶來(lái)發(fā)展前景。金融市場(chǎng)的逐步開放將會(huì)促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道，同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。很多國(guó)外成熟的投資工具和投資方法將逐步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，以期貨市場(chǎng)為代表的衍生品市場(chǎng)將迎來(lái)飛速增長(zhǎng)，以量化投資為代表的投資方法也將得到投資者更大的關(guān)注。
在投資業(yè)，各種渠道提供的海量信息以及高頻金融交易數(shù)據(jù)都在深刻地影響這個(gè)行業(yè)的發(fā)展以及金融市場(chǎng)的有效性。金融創(chuàng)新給期待量化投資的投資者提供了豐富的投資工具。自20世紀(jì)50年代以來(lái)，金融市場(chǎng)出于規(guī)避監(jiān)管，轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險(xiǎn)和防范風(fēng)險(xiǎn)等需要，推出了很多創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品，提供了越來(lái)越豐富的投資工具。金融衍生品在金融市場(chǎng)中占的比例越來(lái)越重要。
中國(guó)量化投資的前景廣闊。黨的十八屆三中全會(huì)提出了“健全多層次資本市場(chǎng)體系”的指示精神，為十二五期間的資本市場(chǎng)發(fā)展指明了方向。隨著金融投資工具的增加，量化投資將顯示出其更大的作用，幫助投資者在更好的風(fēng)險(xiǎn)管控中尋求最佳收益回報(bào)。
作為量化投資中的量化擇時(shí)，是指利用某種方法來(lái)判斷大勢(shì)的走勢(shì)情況以及時(shí)采取相應(yīng)措施，它是收益率最高的一種交易方式。就股票投資者而言，擇股和擇時(shí)都是至關(guān)重要的，正確擇股是盈利的前提，而正確擇時(shí)則是盈利的最終實(shí)現(xiàn)。因此，從微觀角度入手，建立有效的個(gè)股量化擇時(shí)交易策略值得研究。
1．2 文獻(xiàn)綜述
關(guān)于量化投資的研究，國(guó)內(nèi)外更多的研究主要以策略構(gòu)建和實(shí)證為主。易海波、楊向陽(yáng)、羅業(yè)華、曾敏通過(guò)將量化指標(biāo)按照股票屬性進(jìn)行分類排序，以自下而上的選股方式，構(gòu)建出價(jià)值、成長(zhǎng)、質(zhì)量三個(gè)基本模型，并在此基礎(chǔ)上衍生得到四個(gè)疊加模型和GARP模型。利用八個(gè)選股模型以不同的參數(shù)進(jìn)行選股，構(gòu)建出十個(gè)量化選股組合，歷史回測(cè)結(jié)果顯示這些組合風(fēng)格各異，適合不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者。張登明通過(guò)對(duì)技術(shù)指標(biāo)的分析，構(gòu)建了完整的及時(shí)指標(biāo)組合投資策略框架。他從量化的角度，通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)給出了適合中國(guó)股市的優(yōu)化指標(biāo)組合及參數(shù)設(shè)置，對(duì)提高投資決策有積極意義。路來(lái)政通過(guò)研究量化基金的績(jī)效及管理能力來(lái)研究量化投資策略的應(yīng)用效果，采用T－M模型、H－M模型和C－L模型對(duì)其中9只量化基金的管理能力進(jìn)行了研究，以評(píng)價(jià)量化基金使用量化投資策略的擇股效果和擇時(shí)效果，結(jié)果表明量化基金采用量化策略進(jìn)行投資是有意義的。
股票擇時(shí)屬于量化投資的一個(gè)分域。劉瀾飚、李貢敏研究了市場(chǎng)擇時(shí)理論在中國(guó)的適用性，表明中國(guó)上市公司不僅存股票市場(chǎng)的市場(chǎng)擇時(shí)行為，而且存在債務(wù)擇時(shí)行為，即股票市場(chǎng)高漲時(shí)，上市公司傾向于債務(wù)融資。林正龍基于效用無(wú)差別定價(jià)原理，運(yùn)用實(shí)物期權(quán)定價(jià)理論，研究項(xiàng)目投資收益不可完全復(fù)制的不確定性投資機(jī)會(huì)定價(jià)與擇時(shí)問(wèn)題，得出不同于指數(shù)效用，對(duì)具有常值相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)回避系數(shù)效用函數(shù)的投資者而言，不確定性投資機(jī)會(huì)的定價(jià)與擇時(shí)與投資者當(dāng)前財(cái)富數(shù)量有關(guān)。卓琳玲、胡志強(qiáng)通過(guò)對(duì)樣本公司的研究，發(fā)現(xiàn)樣本公司股票行為、債券發(fā)行和內(nèi)部融資均呈下降趨勢(shì)，其中股票不是特別明顯，當(dāng)市值杠桿比率上升時(shí)期，股票發(fā)行出現(xiàn)顯著地下降趨勢(shì)，此時(shí)市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇比較明顯，說(shuō)明我國(guó)股市存在明顯的市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇行為。劉陽(yáng)、劉強(qiáng)通過(guò)研究我國(guó)從上世紀(jì)90年代初-2010年1月的上證綜指和深證成指，分析異常收益率對(duì)整個(gè)期間收益的影響及擇時(shí)的可能，發(fā)現(xiàn)極少數(shù)具有超常收益的交易日對(duì)股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期收益具有顯著的影響，認(rèn)為理性的投資者應(yīng)該放棄擇時(shí)而選擇長(zhǎng)期投資。王俊杰在擇時(shí)模型方面分析了行業(yè)指數(shù)存在的持續(xù)性和行業(yè)輪動(dòng)特征，并以時(shí)間序列模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建動(dòng)量模型、MS－GARCH行業(yè)擇時(shí)模型等量化擇時(shí)策略，回測(cè)結(jié)果MS－GARCH擇時(shí)模型戰(zhàn)勝行業(yè)動(dòng)量模型和指數(shù)，表現(xiàn)較好。
溫婧茹對(duì)移動(dòng)平均線理論進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)造了最適參數(shù)，參考設(shè)計(jì)了觸線交易策略和過(guò)濾器交易策略，構(gòu)建了家電板板塊靜態(tài)與動(dòng)態(tài)相結(jié)合的股票池，實(shí)證得出，不同股票對(duì)應(yīng)的最適參數(shù)不同，用個(gè)性化的參數(shù)進(jìn)行決策能獲得更好的收益；應(yīng)用收益率確定最適參數(shù)以擇股，結(jié)合觸線交易策略以擇時(shí)，能夠跑贏大盤，取得超額收益。曹力自適應(yīng)均線更適合于組合類的標(biāo)的，如指數(shù)或者封閉式基金，因?yàn)檫@些標(biāo)的的走勢(shì)經(jīng)過(guò)了平均的平滑，沒有突然的大起大落，更容易用均線來(lái)跟蹤趨勢(shì)的變化。而對(duì)于個(gè)股，波動(dòng)形態(tài)和指數(shù)類表的不同，所以需要使用不同的參數(shù)，在大多數(shù)個(gè)股上能夠獲得超額收益，特別對(duì)強(qiáng)周期性行業(yè)的股票自適應(yīng)均線有很強(qiáng)的擇時(shí)能力。但是自適應(yīng)均線也不是萬(wàn)能的，對(duì)于某些個(gè)股，因?yàn)椴▌?dòng)形態(tài)的復(fù)雜，用自適應(yīng)均線也無(wú)法獲得超額收益。曹力、徐彪從實(shí)證效果來(lái)看，利用可交易組合的均線模式識(shí)別找出的買入機(jī)會(huì)成功率較高，能抓住一些市場(chǎng)主要的反彈機(jī)會(huì)，因此累積收益非常出色?？山灰捉M合的均線模式識(shí)別方法是擇時(shí)交易，特別是熊市中擇時(shí)的有效方法。
1．3 研究框架
傳統(tǒng)的趨勢(shì)指標(biāo)擇時(shí)策略往往是單指標(biāo)的，并且策略參數(shù)通常是約定俗成的。單指標(biāo)策略局限性和偶然性大，不能有效及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損；約定俗成的常用參數(shù)值在面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的個(gè)股時(shí)也有失客觀性和靈動(dòng)性。
所以，在探究一種改進(jìn)針對(duì)個(gè)股的傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)量化擇時(shí)的策略。首先建立基于各傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的單指標(biāo)擇時(shí)策略，通過(guò)參數(shù)優(yōu)化確定各單指標(biāo)策略的最適參數(shù)；并在單指標(biāo)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地通過(guò)指標(biāo)的組合，構(gòu)建一個(gè)綜合性且參數(shù)最優(yōu)的組合指標(biāo)擇時(shí)策略，以增強(qiáng)策略的穩(wěn)定性和魯棒性，獲得更優(yōu)的投資收益。
1．4 術(shù)語(yǔ)說(shuō)明
（1）累計(jì)收益率：
（2）年化收益率：年化收益率是把當(dāng)前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）換算成年收益率來(lái)計(jì)算的，是一種理論收益率，并不是真正的已取得的收益率。
（3）夏普比率：夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值，說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此，夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。
夏普比率=
（5）最大回撤率：在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推，產(chǎn)品凈值走到最低點(diǎn)時(shí)的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用來(lái)描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況，是一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。
2 理論概述
2．1 量化投資理論
量化投資是運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并獲得超額收益的一種投資策略，投資者通過(guò)計(jì)算機(jī)程序，建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略，嚴(yán)格按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型進(jìn)行投資并形成回報(bào)。
量化投資的內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易、ETF／LOF套利、高頻交易等。量化投資在國(guó)外已有30多年的發(fā)展歷史，但在國(guó)內(nèi)還是近年出現(xiàn)的新鮮事物。相比其他投資策略，量化投資在國(guó)外的運(yùn)用已取得了更佳的業(yè)績(jī)。
與海外成熟市場(chǎng)相比，中國(guó)A股市場(chǎng)的發(fā)展歷史較短，投資理念還不夠成熟，相應(yīng)的留給主動(dòng)型投資發(fā)掘市場(chǎng)的潛力和空間也更大。國(guó)內(nèi)很多實(shí)證文獻(xiàn)討論國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)也尚未達(dá)到半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)，因此量化投資理論引入國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)是非常有意義的，它以正確的投資理念為根本，通過(guò)各種因素的分析，以全市場(chǎng)的廣度、多維度的深度視角掃描投資機(jī)會(huì)，在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。
2．2 擇時(shí)理論
量化擇時(shí)是量化投資的一種，它利用數(shù)量化的方法，通過(guò)對(duì)各種宏觀微觀指標(biāo)的量化分析，試圖通過(guò)回溯歷史數(shù)據(jù)，找到影響大盤走勢(shì)的關(guān)鍵信息，并且對(duì)未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果判斷是上漲則買入持有；如果判斷是下跌則賣出清倉(cāng)；如果判斷是震蕩則進(jìn)行高拋低吸，這樣就可以獲得遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越簡(jiǎn)單買入持有策略的收益率。所以擇時(shí)交易是收益率最高的交易方式之一。
股票的量化擇時(shí)是預(yù)測(cè)市場(chǎng)以后的走勢(shì)，并由此來(lái)判斷調(diào)整投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，從而獲取更大的收益，具體表現(xiàn)是現(xiàn)金流進(jìn)出證券市場(chǎng)和在證券間比例變換的時(shí)機(jī)選擇。
2．3 趨勢(shì)追蹤理論
趨勢(shì)擇時(shí)的基本思想來(lái)自于技術(shù)分析，技術(shù)分析認(rèn)為趨勢(shì)存在延續(xù)性，因此只要找到趨勢(shì)方向，跟隨操作即可。
技術(shù)指標(biāo)是技術(shù)分析中使用最多的一種方法，通過(guò)考慮市場(chǎng)行為的多個(gè)方面建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，并給出完整的數(shù)學(xué)計(jì)算公式，從而得到一個(gè)體現(xiàn)證券市場(chǎng)的某個(gè)方面內(nèi)在實(shí)質(zhì)的數(shù)字，即所謂的技術(shù)指標(biāo)值。指標(biāo)值的具體數(shù)值和相互間關(guān)系直接反映證券市場(chǎng)所處的狀態(tài)，為操作行為提供指導(dǎo)作用。目前證券市場(chǎng)上的技術(shù)指標(biāo)可分為“趨勢(shì)型指標(biāo)”、“反趨勢(shì)型指標(biāo)”、“能量指標(biāo)”、“大盤指標(biāo)”、“壓力支撐指標(biāo)”等類別。
移動(dòng)平均線（MA）是一種常用的趨勢(shì)型指標(biāo)，由Joseph E．Granville于20世紀(jì)中期提出來(lái)。它是當(dāng)今運(yùn)用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一，幫助交易者確認(rèn)現(xiàn)有趨勢(shì)、判斷將出現(xiàn)的趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)過(guò)度延伸而即將發(fā)轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。后來(lái)又逐漸衍生出其他類型的均線，如平滑異同移動(dòng)平均線（MACD）、三重指數(shù)平滑平均線（TRIX）等。 這些均線理論常用兩根線的交叉作為交易信號(hào)，并以此作為買賣時(shí)點(diǎn)的判斷。
均線理論提供了一種簡(jiǎn)單有效的使價(jià)格序列平滑并且使趨勢(shì)更易于辨認(rèn)的方法。
因此綜合以上理論的優(yōu)點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的量化擇時(shí)策略，并創(chuàng)新性地開發(fā)更優(yōu)的組合指標(biāo)量化擇時(shí)策略，以達(dá)到及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損的目的。
3 擇時(shí)策略模型建立
3．1 MA單指標(biāo)策略模型的建立
MA移動(dòng)平均是指連續(xù)若干交易日收盤價(jià)的算術(shù)平均，用來(lái)顯示股價(jià)的歷史波動(dòng)情況，進(jìn)而反映股價(jià)指數(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
其中
利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí)，在短期移動(dòng)均線與長(zhǎng)期移動(dòng)均線的交叉處進(jìn)行買入或賣出擇時(shí)交易。以下分別建立買入和賣出法則的模型。
在短期移動(dòng)均線下穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的黃金交叉處買入，故建立如下數(shù)學(xué)模型：
mabuy=1，MA（s）t＞MA（s）t-1&MA(s)t＞MA(l)t&MA(s）t-1＜MA（l）t-10,其他（6）
其中mabuy=1，表示滿足買進(jìn)，mabuy=0表示不滿足買進(jìn)。
在短期移動(dòng)均線上穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的死亡交叉處賣出，故建立以下數(shù)學(xué)模型：
mabuy=1，MA（l）t＜MA（l）t-1&MA(s)t＜MA(l)t&MA(l）t＞MA（l）t-10,其他
其中mabuy=1，表示滿足賣出，mabuy=0表示不滿足賣出。
3．2 MACD單指標(biāo)策略模型的建立
MACD即指數(shù)平滑異同移動(dòng)平均線，是根據(jù)均線的構(gòu)造原理，通過(guò)分析短期指數(shù)移動(dòng)平均線與長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線之間的聚合與分離狀況，對(duì)買進(jìn)、賣出時(shí)機(jī)做出判斷的趨勢(shì)型技術(shù)指標(biāo)。
MACD的計(jì)算如下：
（1）計(jì)算短期（ms）指數(shù)移動(dòng)平均線EMA1和長(zhǎng)期（ml）指數(shù)移動(dòng)平均線EMA2。
（2）計(jì)算離差值DIF＝EMA1－EMA2。
（3）計(jì)算DIF的M日指數(shù)移動(dòng)平均線，即DEA。
（4）計(jì)算MACD＝2（DIF－DEA）。
利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí)，在DIF與DEA的交叉處進(jìn)行買入或賣出，分別建立買入和賣出法則的模型。
當(dāng)DIF、DEA均為正值，DIF向上突破DEA時(shí)，為買入信號(hào)，建立如下數(shù)學(xué)模型：
macdbuy=1，DIFt＞DIFt-1&DIF＞DEAt&DIFt-1＜DEAt-1&DIF＞00,其他 （8）
其中，macdbuy=1表示滿足買進(jìn)，macdbuy=0表示不滿足買進(jìn)。
當(dāng)DIF、DEA均為負(fù)值，DIF向下跌破DEA時(shí)，為賣出信號(hào)，建立如下數(shù)學(xué)模型：
macdsell=1，DIFt＜DIFt-1&DIFt＜DEAt&DIFt-1＞DEAt-1&DIF＜00,其他（9）
其中macdsell=1，macdsell=0表示滿足賣出，表示不滿足賣出。
3．3 MA－MACD組合指標(biāo)策略模型的建立
組合模型構(gòu)建兩個(gè)新的信號(hào)變量：買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”（1≤buy≤2，整數(shù)）和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”（1≤sell≤2，整數(shù)）。
買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”表示：當(dāng)MA策略中的“mabuy＝1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdbuy＝1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“buy”（1≤buy≤2)數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行買入交易。
即“buy”閾值取不同值時(shí)，買入信號(hào)組合滿足買入條件的情況如下：
buy=1時(shí)，滿足買入情況：mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12時(shí)，滿足買入情況：mabuy=1&macdbuy=1（10）
賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”表示：當(dāng)MA策略中的“mabsell＝1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdsell＝1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“sell”數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行賣出交易。
即“buy”閾值取不同值時(shí)，買入信號(hào)組合滿足賣出條件的情況如下：
sell=1時(shí)，滿足賣出情況：masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12時(shí)，滿足買入情況：masell=1&macdsell=1（11）
3．4 模型最優(yōu)參數(shù)的選擇
就個(gè)股而言，不同的計(jì)算參數(shù)，將導(dǎo)致不同的擇時(shí)效果。面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的股票，如果盲目套用經(jīng)典參數(shù)可能會(huì)有失客觀性和靈動(dòng)性。因此， 在進(jìn)行量化擇時(shí)策略構(gòu)建時(shí)，需要針對(duì)個(gè)股進(jìn)行策略的參數(shù)優(yōu)化，檢驗(yàn)指標(biāo)不同參數(shù)的測(cè)試效果，并最終選擇一個(gè)最優(yōu)的參數(shù)組合。
夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值，說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此，夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。
4 個(gè)股實(shí)證分析
4．1 數(shù)據(jù)選擇
為驗(yàn)證上述模型的有效性，個(gè)股實(shí)證以深圳證券交易所的華誼兄弟300027為交易標(biāo)的，選取來(lái)源于國(guó)泰安2011．1．1－2014．6．30的基本面數(shù)據(jù)庫(kù)，包括個(gè)股開盤價(jià)、收盤價(jià)等。
4．2 MA單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)
首先對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化：本策略中對(duì)于參數(shù)，在測(cè)試期間內(nèi)，以2天為間隔，測(cè)試范圍從2天到20天；以5天為間隔，測(cè)試范圍從20天到120天；搜索精度為1；測(cè)試回驗(yàn)30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見表1）。
如表1所示，最優(yōu)組合（s，l）＝（2，20），當(dāng)以2日為短期均線，20日為長(zhǎng)期均線，在參數(shù)優(yōu)化測(cè)試期間進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好，在回驗(yàn)測(cè)試期間內(nèi)夏普比率達(dá)2．4234。
確定最優(yōu)后，運(yùn)用國(guó)泰安量化交易平臺(tái)QIA進(jìn)行策略交易仿真回驗(yàn)。設(shè)定合約保證金為1，合約乘數(shù)為1，市場(chǎng)參與度為0．5，買方手續(xù)費(fèi)為0．05‰，賣方手續(xù)費(fèi)為0．05‰，交易賬戶為股票賬戶并設(shè)定初始資金為1 000 000元，以一年期國(guó)債利率為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，并以滬深300為業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)，以數(shù)據(jù)庫(kù)所給時(shí)間2011年1月1日-2014年6月30日為策略回驗(yàn)時(shí)間區(qū)間進(jìn)行回驗(yàn)。最終結(jié)果（見圖1、表2）。
回驗(yàn)結(jié)果顯示，此單指標(biāo)策略在2011年1月1日-2014年6月30日間的累計(jì)收益率達(dá)42．26％，年化收益率達(dá)11．10％，高出同期的滬深300指數(shù)比較基準(zhǔn)，并且勝率達(dá)60．80％。由此我們可以得出結(jié)論，采用MA單指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易也能獲得較優(yōu)的投資回報(bào)。
4．3 MACD單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)
對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化：該策略需要優(yōu)化確定的參數(shù)主要包括短期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ms、長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ml，以及DEA的計(jì)算天數(shù)M。本策略的參數(shù)優(yōu)化依然以最大化夏普比率為最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并使用Matlab的模式搜索算法在設(shè)定的回驗(yàn)時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合（ms，ml，M）。
對(duì)于參數(shù)ms，在測(cè)試期間內(nèi)，以2天為間隔，測(cè)試范圍從2天到20天；參數(shù)ml以5天為間隔，測(cè)試范圍從20天到120天；參數(shù)M以5天為間隔，測(cè)試范圍從5天到60天；搜索精度為1；測(cè)試回驗(yàn)30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如下：
如表3所示，最優(yōu)組合（ms，ml，M）＝（2，25，10），當(dāng)以2日為短期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù)，25日為長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù)，10日為DEA計(jì)算天數(shù)，進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好，在回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)3．0682。
組合指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)。由于組合指標(biāo)策略是建立在單指標(biāo)策略基礎(chǔ)上的，所以該策略中的參數(shù)（s，l）、（ms，ml，M）即為模型一和模型二參數(shù)優(yōu)化后確定的值，而參數(shù)（buy，sell）的組合情況有（2，2）、（2，1）、（1，2）和（1，1）四種，閾值組合選取哪個(gè)使得策略最優(yōu)則需要進(jìn)一步的參數(shù)優(yōu)化。
對(duì)于參數(shù)buy，初始值設(shè)為2，測(cè)試最小值為1，最大值為2，步長(zhǎng)設(shè)為1；參數(shù)sell，初始值設(shè)為2，測(cè)試最小值為1，最大值為2，步長(zhǎng)設(shè)為1；搜索精度設(shè)為1；測(cè)試回驗(yàn)90天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見表4）。
如表4所示，最優(yōu)組合（buy， sell）＝（1，1），即當(dāng)買入信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行買入交易，賣出信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行賣出交易，以此進(jìn)行組合指標(biāo)擇時(shí)效果最好，在參數(shù)優(yōu)化回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)2．490 3。
5 結(jié)論
從價(jià)格沿趨勢(shì)移動(dòng)和歷史會(huì)重演的角度出發(fā)，運(yùn)用傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)MA和MACD，分別建立MA、MACD的單指標(biāo)擇時(shí)策略模型并通過(guò)模式搜索算法分別求出兩個(gè)策略的最優(yōu)參數(shù)，從實(shí)證結(jié)果看趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時(shí)效果。在此基礎(chǔ)上再創(chuàng)新性的運(yùn)用通過(guò)設(shè)置買入和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值的方法構(gòu)建二者的最優(yōu)組合指標(biāo)模型，增強(qiáng)了擇時(shí)的穩(wěn)定性和魯棒性，在有效降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了收益率。
綜上所述，基于以上的不足之處，以后將沿著組合指標(biāo)擇時(shí)的思路繼續(xù)深入研究以對(duì)目前的研究進(jìn)行改進(jìn)。未來(lái)的工作主要是：對(duì)于用于組合的單指標(biāo)要進(jìn)行更為全面的擴(kuò)展，引進(jìn)其他經(jīng)典趨勢(shì)型指標(biāo)DMA平均線差指標(biāo)、TRIX三重指數(shù)平滑移動(dòng)平均指標(biāo)等，同時(shí)把指標(biāo)類型拓展至其他類型，如反趨勢(shì)型指標(biāo)ACCER幅度漲速指標(biāo)等，量?jī)r(jià)指標(biāo)APBP人氣意愿指標(biāo)等，大盤指標(biāo)OBOS超買超賣指標(biāo)等，壓力支撐指標(biāo)ENE軌道線指標(biāo)等。通過(guò)增加組合趨勢(shì)型數(shù)量和組合指標(biāo)類型，以使組合指標(biāo)策略更全面、更切合實(shí)際市場(chǎng)。
參考文獻(xiàn)
1 丁鵬．量化投資——策略與技術(shù)［M］．北京：電子工業(yè)出版社，2012
2 方浩文．量化投資發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)中國(guó)的啟示［J］．宏觀管理，2012（5）
3 郭建．論證券投資技術(shù)分析中歷史會(huì)重演的根本原因［J］．商業(yè)時(shí)代，2007（28）
4 李向科．證券投資技術(shù)分析［M］．北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012．
5 張登明．技術(shù)指標(biāo)投資策略的優(yōu)化及其在量化交易中的應(yīng)用［D］．武漢：華中科技大學(xué)，2010
6 方智．基于多技術(shù)指標(biāo)模型的滬深300指數(shù)走勢(shì)預(yù)測(cè)［D］．南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2012
7 路來(lái)政．量化投資策略的應(yīng)用效果研究［D］．廣州：暨南大學(xué)，2012
8 劉瀾飚，李貢敏．市場(chǎng)擇時(shí)理論的中國(guó)適用性［J］．財(cái)經(jīng)研究，2005（11）
9 林正龍．項(xiàng)目投資定價(jià)與擇時(shí)理論研究［D］．長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2006
10 胡志強(qiáng)，卓琳玲．IPO市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇與資本結(jié)構(gòu)關(guān)系研究［J］．金融研究，2008（10）
11 王俊杰．量化交易在中國(guó)股市的應(yīng)用［D］．南京：南京大學(xué)，2013
投資覆蓋廣、風(fēng)險(xiǎn)可控
說(shuō)到量化投資，很多人并不了解，這也是一個(gè)相當(dāng)專業(yè)的領(lǐng)域。它結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)，利用數(shù)據(jù)和模型，尋找能夠分散風(fēng)險(xiǎn)并帶來(lái)穩(wěn)定、超額收益的大概率策略，力爭(zhēng)獲取超額收益。
量化投資的特征包括數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)、依靠大概率取勝、風(fēng)險(xiǎn)較為可控等特點(diǎn)。具體來(lái)說(shuō)，所有的量化模型都需要利用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)策略的可靠性，不論思想是來(lái)源于金融學(xué)理論、交易積累的經(jīng)驗(yàn)或者純粹的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，都需要利用交易數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證，在此后的實(shí)際運(yùn)行也主要依靠這些檢驗(yàn)過(guò)的規(guī)則行事。
萬(wàn)家基金量化投資部總監(jiān)卞勇告訴《經(jīng)濟(jì)》記者，因?yàn)槭侵饕蕾囉?jì)算機(jī)執(zhí)行和監(jiān)控，所以經(jīng)驗(yàn)得以迅速?gòu)?fù)制，可以同時(shí)關(guān)注市場(chǎng)上所有的股票或者其他投Y產(chǎn)品，這往往是單個(gè)基金經(jīng)理或者研究員難以全面覆蓋的。
由于利用概率取勝，所以只要市場(chǎng)運(yùn)行的規(guī)律還在，那么這種重復(fù)事件仍然可以大概率發(fā)生。為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)定律，一般量化投資選擇的標(biāo)的比主觀投資多，所以量化投資的分散性一般高于主觀投資。
不僅如此，一般量化模型都會(huì)有較為嚴(yán)格的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)，既然是基于歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生的模型或者策略，就會(huì)同樣根據(jù)歷史數(shù)據(jù)測(cè)試組合的回測(cè)等一些數(shù)量化的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)，所以在執(zhí)行的時(shí)候就比較容易知道當(dāng)前是符合模型預(yù)期的波動(dòng)還是已經(jīng)出現(xiàn)了未理解到的問(wèn)題和變化，需要做出相應(yīng)的修正。
總體來(lái)說(shuō)，對(duì)比一般的基本面或價(jià)值投資方式，量化投資具有投資范圍廣和風(fēng)控嚴(yán)格的特點(diǎn)，還能夠避免因?yàn)槿藶榈倪x擇而踩雷的情況。
從基金管理人的角度來(lái)說(shuō)，由于基金管理人能夠通過(guò)數(shù)量化方式對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行全面的剖析，相比主動(dòng)投資的基金選股覆蓋面更廣。業(yè)內(nèi)一位基金分析師對(duì)《經(jīng)濟(jì)》記者表示，量化投資與生俱來(lái)的特點(diǎn)就是個(gè)股投資分散程度極高，且基金管理人對(duì)于所選標(biāo)的不帶偏好，會(huì)均衡的投資于模型所推選出來(lái)的標(biāo)的股票。
從實(shí)際操作結(jié)果來(lái)看，通常量化基金持有股票數(shù)量在100只以上，且個(gè)股占比相對(duì)平均，重倉(cāng)股個(gè)股占比在1個(gè)百分點(diǎn)左右，這也是量化投資能夠更好地規(guī)避非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要原因。
格上理財(cái)研究中心研究員楊曉晴也告訴《經(jīng)濟(jì)》記者，普通基金由于受人力限制，僅覆蓋二三十只股票，而量化基金可以覆蓋全市場(chǎng)標(biāo)的，投資上百只股票，“不僅可以充分挖掘全市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)，而且還能降低個(gè)股或個(gè)券的負(fù)面影響，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的有效分散”。
此外，量化策略建立的擇時(shí)選股模型，既能合理控制倉(cāng)位，還能克服人性弱點(diǎn)，規(guī)避人為主觀非理性給業(yè)績(jī)帶來(lái)的負(fù)面影響，做到了紀(jì)律投資。量化基金通過(guò)多因子模型對(duì)個(gè)股進(jìn)行篩選，挖掘價(jià)值被低估的個(gè)股，最終選出具有超額收益的標(biāo)的組合進(jìn)行投資，在震蕩市中表現(xiàn)亮眼，頗受歡迎。
總的來(lái)說(shuō)，正是因?yàn)榇罅繑?shù)據(jù)檢驗(yàn)、大數(shù)定律保證、風(fēng)險(xiǎn)容易描述的特點(diǎn)，現(xiàn)在量化投資正逐漸被大眾接受。
行情穩(wěn)定、投資可長(zhǎng)期
近期表現(xiàn)較好的量化基金主要采用的是多因子策略，整體收益遠(yuǎn)高于權(quán)益類基金，尤其在震蕩市行情中，量化基金分散持倉(cāng)的優(yōu)勢(shì)更亮眼。而量化基金持續(xù)火爆也引發(fā)投資者的擔(dān)憂，在未來(lái)這種趨勢(shì)會(huì)延續(xù)多久，是曇花一現(xiàn)還是值得長(zhǎng)期關(guān)注？
對(duì)此，華泰證券研究所研究員劉志成告訴《經(jīng)濟(jì)》記者，量化基金的市場(chǎng)行情在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)仍然會(huì)不錯(cuò)?！捌鋵?shí)量化投資還是有一定門檻的，一般的投資者可能沒有辦法把這些投資思想精確地描述出來(lái)，也沒有辦法基于歷史數(shù)據(jù)來(lái)做一個(gè)回測(cè)，所以一般沒有這樣能力的投資者買一些量化投資的產(chǎn)品會(huì)更方便。”
某基金分析師認(rèn)為，量化基金的投資熱潮與其業(yè)績(jī)也存在一定程度的聯(lián)系。2014年以來(lái)，采取主動(dòng)投資的量化型基金業(yè)績(jī)持續(xù)向好，相比于股票型基金和混合型基金，量化基金更能夠捕捉市場(chǎng)波動(dòng)中的投資機(jī)會(huì)，更快緩解前期市場(chǎng)整體回撤造成的損失。
2016年度主動(dòng)量化型基金、對(duì)沖量化型基金和跟蹤股指的指數(shù)量化型基金的平均收益率分別為-2.29%、-1.79%和-4.55%，而同期中國(guó)股基指數(shù)和中國(guó)混基指數(shù)的跌幅分別為-16.25%和-8.52%。
大部分投資者都觀測(cè)到，量化基金整體在牛熊行情中保持與傳統(tǒng)基本面和價(jià)值面投資基金收益或虧損相當(dāng)，而在震蕩行情中獲取更多的回報(bào)，出于對(duì)未來(lái)市場(chǎng)不確定性的考量，投資量化基金相當(dāng)于另辟蹊徑，也不失為一個(gè)較好的選擇。
近期量化基金有一定分化，因?yàn)槭袌?chǎng)正面臨成長(zhǎng)與價(jià)值風(fēng)格的轉(zhuǎn)型磨合期，近3個(gè)月市場(chǎng)偏中小市值風(fēng)格的量化基金可能受到了一定的損失，偏市值中性風(fēng)格的量化基金會(huì)突顯出來(lái)。卞勇判斷，隨著今年證監(jiān)會(huì)IPO的穩(wěn)定，籌碼供給的增加和證監(jiān)會(huì)對(duì)于注冊(cè)制的推進(jìn)會(huì)更利于市值中性風(fēng)格的基金。未來(lái)量化基金也會(huì)衍生出更多更豐富的策略類型，按照國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，量化基金占比持續(xù)提高是重要的趨勢(shì)，其穩(wěn)定性和在風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)收益上的優(yōu)勢(shì)還是較為明顯的。
除了市值中性風(fēng)格的基金，還有一部分基金可能會(huì)在多因子選股的基礎(chǔ)上加一些事件性選股，它會(huì)有一些事件驅(qū)動(dòng)型策略，劉志成還表示，也有基金會(huì)主動(dòng)去做一些風(fēng)格輪動(dòng)或行業(yè)輪動(dòng)，這個(gè)目前來(lái)看不是特別普遍。
2017年市場(chǎng)發(fā)展的主基調(diào)還是穩(wěn)。高層多次強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要平穩(wěn)有序進(jìn)行，而且宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)持續(xù)向好，企業(yè)基本面得到改善，股市存在結(jié)構(gòu)性布局機(jī)會(huì)?！斑@種穩(wěn)中有進(jìn)的環(huán)境有利于量化基金挖掘阿爾法收益?！睏顣郧绫硎?。
關(guān)注三大板塊、三種類型
對(duì)于普通投資者來(lái)說(shuō)，投資量化基金產(chǎn)品要把握好時(shí)機(jī)。在楊曉晴看來(lái)，投資者在選擇量化基金時(shí)可以從量化模型、基金經(jīng)理、業(yè)績(jī)穩(wěn)定性、持倉(cāng)情況和基金規(guī)模等角度進(jìn)行考察。
第一，模型是決定基金表現(xiàn)的直接因素，畢竟擇時(shí)選股的依據(jù)是模型，但模型還得靠人來(lái)管理，基金經(jīng)理才是決定基金業(yè)績(jī)的最核心因素；第二，歷史業(yè)績(jī)穩(wěn)定的基金，對(duì)市場(chǎng)的適應(yīng)力更強(qiáng)，模型更有效；第三，分散持倉(cāng)能夠起到分散風(fēng)險(xiǎn)的作用，所以倉(cāng)位越不集中的基金，在震蕩市中越有優(yōu)勢(shì)；第四，不易選擇規(guī)模偏大的量化基金，因?yàn)榇笠?guī)模會(huì)攤薄阿爾法收益。
目前市場(chǎng)上普遍被個(gè)人投資者接受的量化基金均屬于主動(dòng)量化型基金。某基金分析師認(rèn)為，普通投資者投資主動(dòng)量化型基金還應(yīng)從四方面考慮：分散化投資特征顯著、投資風(fēng)格可持續(xù)；規(guī)模及其變動(dòng)幅度均不宜過(guò)大；長(zhǎng)期業(yè)績(jī)表現(xiàn)穩(wěn)定、風(fēng)險(xiǎn)收益交換效率高；所選基金的風(fēng)險(xiǎn)在自身可承受范圍之內(nèi)。
就拿個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好來(lái)說(shuō)，如果你是一個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)型的投資者，應(yīng)當(dāng)選擇更為穩(wěn)健的套利型產(chǎn)品或者靈活配置的打新基金，因?yàn)椴煌牧炕a(chǎn)品在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初就會(huì)約定一些如止損線、平倉(cāng)線等要求，同時(shí)會(huì)展示策略的歷史表現(xiàn)。“投資者最好想清楚自己是否能夠接受這樣的風(fēng)險(xiǎn)收益水平再做決策?！北逵氯缡钦f(shuō)。
而在投資時(shí)機(jī)上，一般不需要特別選擇，因?yàn)榱炕顿Y的基礎(chǔ)思路就是復(fù)制歷史規(guī)律，不會(huì)受到太多當(dāng)前短期市場(chǎng)影響的沖擊，但投資者如果選擇的是指數(shù)增強(qiáng)類的產(chǎn)品，可能需要考慮大盤的相對(duì)高低，目前指數(shù)相對(duì)估值并不高，正是布局指數(shù)增強(qiáng)型產(chǎn)品的較好時(shí)機(jī)。
量化基金m然可以覆蓋全市場(chǎng)標(biāo)的，但也各有側(cè)重，如有的量化基金重倉(cāng)金融地產(chǎn)，有的重倉(cāng)制造業(yè)，有的偏愛滬深300成分股等?！八酝顿Y量化基金時(shí)還需要根據(jù)市場(chǎng)行情因城施策，選擇最有上升潛力的基金。”楊曉晴表示，就目前市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，主動(dòng)管理類量化基金表現(xiàn)較好，重倉(cāng)金融地產(chǎn)板塊的量化基金尤其亮眼。
2017年受政策引導(dǎo)影響，經(jīng)濟(jì)脫虛入實(shí)，去杠桿、抑泡沫有序進(jìn)行，供給側(cè)改革、“一帶一路”熱火朝天，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)持續(xù)向好，企業(yè)基本面得到持續(xù)改善，股市穩(wěn)中有進(jìn)，出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)性布局機(jī)會(huì)，如周期行業(yè)、價(jià)值藍(lán)籌板塊值得重點(diǎn)關(guān)注。
“華富量子生命力基金自2011年成立以來(lái)，一直處于較弱的市場(chǎng)環(huán)境中，期間也有階段性的比較好的表現(xiàn)，但總體來(lái)說(shuō)沒有給持有人帶來(lái)正收益，深表歉意。公司看到了這一點(diǎn)，也一直在努力改變，今年三季度增聘了基金經(jīng)理，改善了持股結(jié)構(gòu)，逐步調(diào)整量化策略，以求找到更適應(yīng)現(xiàn)階段市場(chǎng)的量化模型，為持有人帶來(lái)收益。”面對(duì)《投資者報(bào)》記者關(guān)于華富量子生命力基金業(yè)績(jī)的質(zhì)疑，華富基金公司的相關(guān)負(fù)責(zé)人表示了誠(chéng)懇的歉意。
據(jù)Wind數(shù)據(jù)，截至今年12月3日，華富量子生命力基金經(jīng)理朱蓓以負(fù)27%的任職總回報(bào)在244位同類基金經(jīng)理中位居232名，另一位基金經(jīng)理孔慶卿以負(fù)7%的任職總回報(bào)在357位同類基金經(jīng)理中位居347名。
量化模型發(fā)掘大把牛股 分散投資業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)打折
據(jù)了解，與傳統(tǒng)的定性投資不同，華富量子生命力基金嚴(yán)格采用量化投資策略進(jìn)行“擇時(shí)”與“選股”的操作。其數(shù)量化投資策略由于借助高效的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行全方位的地毯式掃描，進(jìn)而構(gòu)建系統(tǒng)化的投資組合，并且遵守嚴(yán)格的投資紀(jì)律，因此可以彌補(bǔ)由于人的精力不足而造成的選擇范圍局限，最大限度擴(kuò)大投資視野，并在第一時(shí)間發(fā)掘新的投資機(jī)會(huì)。
從實(shí)際效果來(lái)看，華富量子生命力也確實(shí)發(fā)掘了眾多的大牛股。據(jù)Wind數(shù)據(jù)，從年初至今（11月22日），華富量子生命力第三季度末的十大重倉(cāng)股中，浙報(bào)傳媒（上漲176%）、上海鋼聯(lián)（上漲264%）、愛施德（上漲272%）、海越股份（上漲108%）、太極股份（上漲141%）5只股票漲幅均已翻番，然而，華富量子生命力的業(yè)績(jī)回報(bào)卻沒有因?yàn)檫@些牛股而遙遙領(lǐng)先。
對(duì)此，華富基金相關(guān)負(fù)責(zé)人回答說(shuō)：“量化投資是借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，運(yùn)用程序化的計(jì)算機(jī)模型進(jìn)行全市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，用模型結(jié)論指導(dǎo)投資的一種投資方式。根據(jù)基金契約，華富量子生命力基金是一個(gè)運(yùn)用量化模型指導(dǎo)投資的產(chǎn)品。每個(gè)模型對(duì)不同的市場(chǎng)環(huán)境都有不同的適應(yīng)性，因?yàn)槠浞治龌A(chǔ)是各種市場(chǎng)公開數(shù)據(jù)，所以從一般規(guī)律來(lái)看，量化投資的產(chǎn)品在震蕩向上以及牛市行情中表現(xiàn)比較出挑，而在熊市行情中則普遍弱于市場(chǎng)。同時(shí)，量化投資產(chǎn)品持股分散度比較高，單個(gè)股票的占比都不高，從正面來(lái)看，是有效規(guī)避了風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)個(gè)股漲幅對(duì)基金凈值的貢獻(xiàn)率也就相應(yīng)降低了?！?/p>
量化投資成熟運(yùn)用于國(guó)內(nèi)A股還需時(shí)間
華富量子生命力基金的基金經(jīng)理朱蓓，上海交通大學(xué)安泰管理學(xué)院碩士研究生，曾擔(dān)任平安資產(chǎn)管理公司量化投資部助理投資經(jīng)理。多年證券投資研究、保險(xiǎn)公司投資從業(yè)經(jīng)歷?，F(xiàn)任華富基金金融工程研究員、產(chǎn)品經(jīng)理，華富量子生命力、華富中證100、華富中小板基金經(jīng)理。
對(duì)于華富量子生命力目前的業(yè)績(jī)不大理想。華富基金公司相關(guān)負(fù)責(zé)人解釋說(shuō)：“華富量子生命力基金自2011年成立以來(lái)，一直處于較弱的市場(chǎng)環(huán)境中，雖然期間也有階段性的比較好的表現(xiàn)，但總體來(lái)說(shuō)沒有給持有人帶來(lái)正收益，深表歉意。公司看到了這一點(diǎn)，也一直在努力改變，今年三季度增聘了基金經(jīng)理，改善了持股結(jié)構(gòu)，逐步調(diào)整量化策略，以求找到更適應(yīng)現(xiàn)階段市場(chǎng)的量化模型，為持有人帶來(lái)收益。”參考華富基金旗下的其他基金業(yè)績(jī)情況，今年以來(lái)的確收益不錯(cuò)，海通證券統(tǒng)計(jì)前三季度權(quán)益類基金綜合凈值增長(zhǎng)率達(dá)38.07%，在所有基金公司中排名第五，說(shuō)明華富基金對(duì)股票主動(dòng)管理的能力還是可圈可點(diǎn)的。
【關(guān)鍵詞】量化寬松 失業(yè)率 資本外漏 結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變
一．引言
2011年6月底，實(shí)施期間長(zhǎng)達(dá)8個(gè)月的美聯(lián)儲(chǔ)第二輪量化寬松的貨幣政策正式完結(jié)，美聯(lián)儲(chǔ)此舉意圖通過(guò)降低長(zhǎng)期資金的融資成本以增加企業(yè)信心，并促進(jìn)就業(yè)市場(chǎng)的復(fù)蘇。究竟量化寬松的貨幣政策對(duì)于美國(guó)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步復(fù)蘇以及降低失業(yè)率，防控通貨緊縮是否具有效果，有多大程度的效果，不同的學(xué)者持有不同的觀點(diǎn)。
Bernanke、Reinhart和Sack研究了大蕭條期間利率政策的無(wú)效和貨幣供應(yīng)的緊縮，認(rèn)為對(duì)付危機(jī)應(yīng)加大貨幣供應(yīng)量；李婭，溫連青（2011）認(rèn)為該政策不能從根本上改變美國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀及通縮趨勢(shì)，但會(huì)給其他國(guó)家的經(jīng)濟(jì)造成負(fù)面影響，增加通脹壓力；韓會(huì)師（2011）也認(rèn)為美國(guó)的寬松政策并未有效刺激本國(guó)信貸增長(zhǎng)及投資擴(kuò)張，卻助長(zhǎng)了世界范圍內(nèi)的通貨膨脹和資產(chǎn)價(jià)格泡沫。前美聯(lián)儲(chǔ)主席Alan Greenspan（2011）表示，美聯(lián)儲(chǔ)量化寬松的經(jīng)濟(jì)措施除了使美元走弱、刺激美國(guó)出口外對(duì)美國(guó)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的影響并不大。
二．美國(guó)量化寬松貨幣政策的主要內(nèi)容
（1）量化寬松的含義。量化寬松的貨幣政策（Quantitative Easing）最初被日本和英國(guó)的中央銀行所使用，其應(yīng)用的背景是在常規(guī)的利率水平已經(jīng)下調(diào)到零附近，利率政策用盡，為抵御經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步下滑而采取量化寬松貨幣政策，這種政策被視為一種非常規(guī)的貨幣政策?！傲炕瘜捤伞敝械摹傲炕敝笇?huì)創(chuàng)造指定金額的貨幣，而“寬松”則指減低銀行的資金壓力。
所謂量化寬松，是指中央銀行通過(guò)公開市場(chǎng)業(yè)務(wù)等手段向市場(chǎng)注入流動(dòng)性，也被簡(jiǎn)化地形容為直接增印鈔票。其操作是中央銀行通過(guò)公開市場(chǎng)操作購(gòu)入證券等，使商行在央行開設(shè)的結(jié)算賬戶內(nèi)的資金增加，為銀行體系注入新的流動(dòng)性。
（2）量化寬松預(yù)期政策的效果。其效果是有助于降低政府債券的收益率和銀行同業(yè)隔夜利率，銀行從而坐擁大量賺取極低利息的資產(chǎn)，央行期望銀行會(huì)因此較愿意提供貸款以賺取回報(bào)，以期緩解市場(chǎng)的資金壓力。與央行在公開市場(chǎng)中對(duì)短期政府債券所進(jìn)行的日常交易相比較，量化寬松政策所涉及的政府債券不僅金額龐大，而且持續(xù)期也較長(zhǎng)。
（3）美聯(lián)儲(chǔ)量化寬松的兩次實(shí)踐。2008年11月底，美聯(lián)儲(chǔ)第一輪量化寬松開始實(shí)施，并于2010年3月結(jié)束。美聯(lián)儲(chǔ)總共購(gòu)買了12500億美元的抵押貸款支持證券、3000億美元的美國(guó)國(guó)債和1750億美元的機(jī)構(gòu)證券，累計(jì)約17250億美元。從此次效果來(lái)看，在一定程度上穩(wěn)定了美國(guó)金融秩序，恢復(fù)投資者信心，對(duì)于經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇起到了良好的刺激效果。
然而2010年8月以后，美國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇再度乏力，核心CPI跌幅加劇，，9月份美國(guó)的CPI較上個(gè)月僅上升了0.1%，除了波動(dòng)的食品與能源價(jià)格外，物價(jià)已連續(xù)第二個(gè)月幾乎“紋絲不動(dòng)”，與一年前相比，總體物價(jià)水平僅上漲1.1%，核心物價(jià)僅上漲0.8%，為1961年以來(lái)最緩慢的年份。為進(jìn)一步刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，于11初開始實(shí)施第二輪量化寬松，次年6月底完成6000億美元的資產(chǎn)購(gòu)買計(jì)劃。至于此次的政策效果，還有待于時(shí)間的驗(yàn)證；但美聯(lián)儲(chǔ)理事布拉德表示，量化寬松貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響將之后6-12個(gè)月才顯現(xiàn)。QE2是傳統(tǒng)的量化寬松貨幣政策，預(yù)計(jì)QE2對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用也將會(huì)有6-12個(gè)月的時(shí)滯效應(yīng)。
三．量化寬松政策的經(jīng)濟(jì)效果評(píng)價(jià)
盡管美聯(lián)儲(chǔ)第一輪的量化寬松的刺激政策取得良好的效果，但QE1是完全基于金融危機(jī)的大背景下，這對(duì)于穩(wěn)定金融秩序和刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇能夠取得立竿見影的效果。到現(xiàn)在為止，金融危機(jī)已經(jīng)過(guò)去三年多，全球經(jīng)濟(jì)緩慢復(fù)蘇，多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)再度疲軟。在后危機(jī)這種背景下繼續(xù)實(shí)施QE政策就不是明智的選擇了，其具體原因分析如下：
（1）美國(guó)信貸資本的大量外流；由于美聯(lián)儲(chǔ)0-0.25%的近乎零的聯(lián)邦基金利率水平，在資本天然獲利動(dòng)機(jī)的驅(qū)使下，美國(guó)金融機(jī)構(gòu)并未將資金用于啟動(dòng)國(guó)內(nèi)信貸市場(chǎng)，而是涌向大宗商品市場(chǎng)和新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體。美聯(lián)儲(chǔ)投放的巨額資金產(chǎn)生了一定的“漏出效應(yīng)”，并未全部作用于通貨膨脹率的上升和失業(yè)率的下降。受經(jīng)濟(jì)不景氣和投資信心不足的影響，國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)普遍收縮國(guó)內(nèi)信貸，增加海外債權(quán)。
（2）國(guó)內(nèi)企業(yè)傾向于海外投資；量化寬松政策的本意是重振投資者信心，恢復(fù)國(guó)內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)，以此來(lái)降低高失業(yè)率。但數(shù)據(jù)表明，實(shí)體企業(yè)在危機(jī)后更傾向于投資海外的新型市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體國(guó)家，以此來(lái)規(guī)避國(guó)內(nèi)消費(fèi)不足的困境。圖1表明，危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，美國(guó)的國(guó)內(nèi)投資總額總體趨勢(shì)是下降的，尤其是居住類投資，這就使得量化寬松的政策效果大打折扣，難以達(dá)到預(yù)期的效果。與此同時(shí)，企業(yè)的海外投資季度增量呈現(xiàn)出波動(dòng)中上升的趨勢(shì)。
圖 1美國(guó)國(guó)內(nèi)私人固定資產(chǎn)投資季度數(shù)據(jù)（單位：十億美元）
德意志銀行在第十二期年度另類投資調(diào)查報(bào)告中預(yù)測(cè)，2014年，對(duì)沖基金管理資產(chǎn)總規(guī)模將從2013年底的2.6萬(wàn)億美元增至3萬(wàn)億美元新高。而反觀國(guó)內(nèi)，量化對(duì)沖投資才剛剛起步，尤其是公募領(lǐng)域，尚未有一只真正意義上追求絕對(duì)收益的量化對(duì)沖產(chǎn)品。
受市場(chǎng)有效性和工具種類等因素的限制，國(guó)外一些成熟的量化對(duì)沖模型無(wú)法照搬回A股。我們將國(guó)外的模型進(jìn)行了本土化的改造，4年來(lái)，這種改造已初見成效：2013年，我們的8個(gè)量化對(duì)沖專戶組合年化平均收益超過(guò)了12%。我們欣慰地看見，中國(guó)式的量化對(duì)沖投資已見雛形，且羽翼漸豐。
這些專戶組合的投資過(guò)程，也是我們驗(yàn)證本土化量化對(duì)沖模型的過(guò)程。在實(shí)際運(yùn)行的組合中，我們大體采取兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創(chuàng)造絕對(duì)收益。根據(jù)A股市場(chǎng)的特點(diǎn)，我們將理論上的阿爾法策略進(jìn)行了改造，以傳統(tǒng)的主動(dòng)型股票研究分析結(jié)果為基礎(chǔ)，利用多因子模型來(lái)控制組合的風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)性，追求超越市場(chǎng)平均回報(bào)的絕對(duì)收益，為投資者提供持續(xù)穩(wěn)定的阿爾法回報(bào)；第二類是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點(diǎn)進(jìn)行套利，在國(guó)內(nèi)做得比較多的就是ETF和分級(jí)基金套利。這類套利策略基于市場(chǎng)的廣度和速度，但囿于公募基金內(nèi)部防火墻等監(jiān)管規(guī)定的限制，我們采用的多為分級(jí)基金套利。這種方法繞開了高頻交易對(duì)速度的極致追求，能夠?yàn)榻M合貢獻(xiàn)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。
更為可貴的是，通過(guò)量化對(duì)沖專戶的實(shí)踐，我們打造了自己的量化投資流水線，在金融工具、阿爾法策略、套利及實(shí)時(shí)風(fēng)控等業(yè)務(wù)鏈環(huán)節(jié)上，我們的團(tuán)隊(duì)和模型進(jìn)一步得到完善，即使在白酒股異動(dòng)、烏龍指這樣的“黑天鵝”事件出現(xiàn)時(shí)，也經(jīng)受住了市場(chǎng)的考驗(yàn)。
